今天跟大家聊聊我最近搞的那个“S级电影”项目，一开始听到这个名字，我还以为是要拍啥科幻大片，结果...先别急，听我慢慢道来。
事情是这样的，公司想搞一个内部的电影推荐系统，说是要提升员工的文化生活啥的。然后，这个项目就落到我头上了。拿到需求之后，我先是懵了一下，电影推荐？这玩意儿我之前没搞过。不过转念一想，这不就是个信息检索和排序的问题嘛我还是能搞定的。
第一步，当然是调研！ 我花了整整两天时间，在网上搜各种电影推荐算法、影评数据源、还有各种电影网站的API。 发现现在主流的还是基于协同过滤和内容分析的推荐算法。协同过滤就是“猜你喜欢”，内容分析就是根据电影的类型、演员、导演这些信息来推荐。
第二步，搞数据！ 巧妇难为无米之炊，没有数据，啥推荐算法都是白搭。 我找到了几个公开的电影数据集，像MovieLens啥的，但是感觉数据量还是不够大。后来我想到一个办法，就是去豆瓣电影爬数据。写了个简单的爬虫，把电影的基本信息、评分、影评都爬了下来。 爬数据那几天，电脑嗡嗡响，感觉像在挖矿一样。
第三步，搭环境！ 我用Python + Scikit-learn + Pandas + MySQL 搭建了一个基本的推荐系统。Scikit-learn用来做机器学习，Pandas用来处理数据，MySQL用来存储电影信息和用户数据。我还想用更高级的框架，像TensorFlow啥的，但是想想只是个内部系统，没必要搞那么复杂。
第四步，选算法！ 算法这块，我先试了试最简单的协同过滤。根据用户的历史评分，找到相似的用户，然后推荐他们喜欢但你没看过的电影。 效果嘛只能说差强人意，有时候推荐的电影根本不是我喜欢的类型。后来我又尝试了内容分析，根据电影的类型、演员、导演这些信息，计算电影之间的相似度。这个方法比协同过滤好一些，但是还是不够精准。
第五步，调参数！ 算法选好了，接下来就是调参数。我花了大量时间来调整各种参数，像相似度计算方法、推荐数量、过滤条件等等。 调参数那段时间，感觉自己像个炼丹师，不停地尝试各种配方，希望炼出完美的丹药。 后来我发现一个比较有效的策略，就是把协同过滤和内容分析结合起来。先用协同过滤找到相似的用户，然后用内容分析过滤掉用户不喜欢的类型。
第六步，做界面！ 为了让推荐系统更易用，我还做了个简单的Web界面。用Flask写了个API，前端用HTML + CSS + JavaScript 实现。界面虽然简陋，但是基本功能都有了，可以搜索电影、查看电影详情、给电影评分等等。
第七步，上线测试！ 系统上线后，我邀请了一些同事来试用。结果嘛bug一堆！有的电影搜不到，有的电影评分显示错误，有的推荐结果根本没法看。 我又花了几天时间来修复这些bug，并且根据用户的反馈，不断优化推荐算法。
这个“S级电影”推荐系统总算是能用了。 虽然效果还不是特别完美，但是至少能给用户推荐一些他们可能感兴趣的电影。 这回实践让我学到了很多东西。 不仅仅是电影推荐算法，还有数据爬取、环境搭建、Web开发等等。 感觉自己又涨了一波经验值！
- 数据是关键，一定要有足够的数据，才能做出好的推荐。
- 算法很重要，但是参数调整更重要，要根据实际情况来调整参数。
- 用户体验也很重要，要让用户觉得易用、好用。
希望我的这回实践分享能对大家有所帮助。 如果大家有什么问题或者建议，欢迎留言讨论！
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